Какие этапы проходит каждый из ваших клиентов? Как ML и продвинутая аналитика помогают увеличить взаимную выгоду для вас и ваших клиентов на каждом из этих этапов?

День 1
Этапы жизненного цикла клиента. Основные задачи целевого маркетинга в работе с новыми клиентами. Сбор и подготовка данных и переменных.

День 2
Определение склонности клиентов к покупке продукта. Основные подходы и “подводные камни” в моделировании склонности. Планирование модельных маркетинговых кампаний Особенности работы с естественным и целевым трафиком.

День 3
Отклик на предложение о приобретении продукта. Отличия моделирования отклика на продукт от моделирования склонности. Сложности и типичные ошибки при моделировании отклика.

День 4
Отток и удержание. Возможности целевого маркетинга в задачах оттока и удержания. Определение оттока и формулировка целевого события. Планирование модельных кампаний по удержанию и реактивации.

Что такое скоринг? Почему задачи оценки кредитных рисков важны не только для банков? Что такое PD, LGD, EAD и EL?


День 1
Риск-менеджмент и классификация рисков. Обзор задач моделирования кредитных рисков в финансовом секторе и других индустриях. Framework типового проекта. Обзор регуляторных требований на примере ПВР и МСФО9.

День 2
Данные и целевые события для моделирования компонент кредитного риска. Определение дефолта и модельного дефолта. Особенности профилирования данных, подходы к расчету агрегатов и переменных.

День 3
Задача рейтингового моделирования. Модель в формате скоринговой карты для оценки вероятности дефолта (PD). Применимость других методов машинного обучения. Особенности требований по интерпретируемости моделей в кредитных рисках.

День 4
Задача калибровки моделей, алгоритмы и оценка качества калибровки. Количественная и качественная валидация моделей.

День 5
Моделирование компонент ожидаемых потерь (Expected Loss): LGD, EAD. Цепочно- лестничные методы, однокомпонентные и многокомпонентные модели LGD и EAD.